MLOps & Deployment
Baue den Weg von Training zu produktiver Inferenz mit CI/CD, Registry, Serving, Monitoring und Rollback belastbar auf.
MLOps & Deployment
Diese Seite bündelt Weiterbildungen für den operativen Teil von Machine Learning und GenAI. Im Fokus stehen CI/CD und CT für ML, reproduzierbare Pipelines, Model Registry, Freigabeprozesse, Containerisierung, API-Bereitstellung, Batch- und Online-Inferenz sowie der Übergang vom Notebook in eine belastbare Laufzeitumgebung. MLflow zeigt typische Registry-Workflows inklusive Promotion von Modellversionen über Umgebungen hinweg, während Google MLOps als Verbindung von Entwicklung, Betrieb, Automatisierung und Monitoring beschreibt.
Du vertiefst, wie Deployments sicher ausgerollt werden, etwa mit Rolling Updates, Canary Releases, A/B-Tests, Revisionen und Rollback-Strategien. Kubernetes Deployments unterstützen Rolling Updates und Revisionshistorien, KServe ergänzt darauf aufbauend modellbezogene Ressourcen, InferenceGraph, OpenAI-kompatible Endpunkte für LLMs sowie skalierbares Serving für prädiktive und generative Modelle. Monitoring gehört ausdrücklich dazu: Latenz, QPS, Token-Durchsatz, Drift, Skew, Fehlerbilder und Alerting entscheiden, ob ein Modell im Betrieb stabil bleibt.
Wenn du dafür technische Grundlagen ausbauen willst, passen auf kebel.de auch Themen wie DevOps, Kubernetes Grundkurs, Docker Linux Container Workshop, Git Grundlagen mit GitLab und CI/CD sowie Data Science und Machine Learning - Einführung.
MLOps & Deployment:
Oracle, DeepSeek, Alibaba Qwen
Qwen und weitere Alibaba-Modelle Kurs: Was lohnt sich?
In diesem Seminar vergleichst Du Qwen und Alibaba Open Source Modelle mit dem Ziel, eine klare Auswahl für Deinen Anwendungsfall zu treffen und den späteren Betrieb von Anfang an mitzudenken. Du arbeitest nicht mit „Demo-Prompts“, sondern mit einer Methodik, die sich in PoCs und Produktteams bewährt: Modellfamilien einordnen, Anforderungen präzisieren, Tests definieren, Ergebnisse messen und Risiken bewerten.
Kimi K2.5 Kurs: OpenSource LLM sofort produktiv
In vielen Teams scheitert der Einsatz eines OpenSource LLM nicht am Modell, sondern an fehlenden Standards: unklare Lizenzlage, wackelige Deployments, keine Tests und zu wenig Schutz gegen Datenabfluss. Dieses Seminar schafft eine belastbare Grundlage für Kimi K2.
Llama-Modelle im Vergleich Kurs: Nutzen statt Hype
Llama ist nicht gleich Llama. Je nach Modell, Kontextfenster, Quantisierung und Betriebsumgebung können sich Qualität, Geschwindigkeit und Kosten drastisch unterscheiden.
GPT-OSS im Einsatz Kurs: OpenAI-Modelle verstehen
OpenAI’s gpt-oss Modelle eröffnen neue Möglichkeiten, weil Du Betrieb und Integration stärker selbst gestalten kannst. Damit das nicht in Experimenten stecken bleibt, vermittelt Dir dieses Seminar die Grundlagen, die Du für belastbare Ergebnisse brauchst.
Keine Seminare mit den gewählten Filtern gefunden.
Kurse für KI Datenschutz & Datensicherheit
Cloud-native KI auf AWS und Azure Kurs: Ready für Production
Du willst KI-Services in AWS oder Azure bereitstellen, ohne Dich in Einzeldiensten zu verlieren? In diesem Seminar lernst Du ein klares Vorgehen, das Dich von der Idee bis zum betreibbaren Endpoint führt.
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Kurse für KI-Technik für Entscheider
KI-Infrastrukturplanung Kurs: On-Premise vs. Cloud
Viele Organisationen starten KI-Initiativen mit einem Proof of Concept und merken erst später, dass die Infrastruktur nicht skaliert, die Kosten explodieren oder Compliance-Anforderungen nachträglich alles verkomplizieren. In diesem Seminar planst Du KI-Infrastruktur vorausschauend und triffst Entscheidungen, die auch bei Wachstum, neuen Modellen und strengeren Vorgaben tragen.
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Kurse für KI-Kosten und ROI
MLOps auf Azure Kurs: Modelle produktiv ausrollen
In diesem Seminar entwickelst Du ein belastbares Deployment- und Betriebskonzept für Machine-Learning-Modelle auf Azure. Statt Einmal-Deployments geht es um einen Ablauf, der bei jedem Release wieder funktioniert: klare Artefakte, saubere Versionierung, automatisierte Schritte und ein Betrieb, der Probleme früh sichtbar macht.
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Kurse für Open Source LLMs
MiniMax 2.7 Kurs: Das sich selbst-entwickelende Open-Source Model
Viele Teams unterschätzen, dass der Erfolg mit MiniMax 2. 5 weniger vom Modellnamen abhängt als von den Entscheidungen rundherum: Setup, Prompting, Datenaufbereitung, Evaluation und Regeln für den Betrieb.
Open-Source-LLMs lokal betreiben: Grundkurs
Lokale Open-Source-LLMs sind dann stark, wenn du Kontrolle über Daten, Kosten und Verfügbarkeit brauchst. In diesem Seminar lernst du, wie du solche Modelle sauber zum Laufen bringst und wie du sie so steuerst, dass sie im Alltag verlässlich arbeiten.
Open-Source LLM Fine-Tuning für Entwickler Kurs
Dieses Seminar richtet sich an Entwickler, die Fine-Tuning nicht als Experiment, sondern als wiederholbaren Engineering-Prozess aufziehen wollen. Du arbeitest entlang einer klaren Pipeline: Zieldefinition, Datenaufbau, Training, Evaluation, Deployment.
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Kurse für LLM Hosting
LLM Self-Hosting und Deployment Kurs
Ein LLM auf eigener Hardware zu betreiben ist dann sinnvoll, wenn du Kontrolle über Daten, Kosten und Betriebsrisiken brauchst. In diesem Seminar baust du dir das Know-how auf, um genau das umzusetzen: von der Auswahl eines geeigneten Modells bis zum stabilen Betrieb eines Inferenzdienstes mit klaren SLAs.
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Kurse für Copilot
MS-4017 Kurs: Verwalten und Erweitern von Microsoft 365 Copilot
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Kurse für Microsoft KI
AB-900T00-A Kurs: Einführung in Microsoft 365 und AI Administration
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Kurse für KI Change Management
Serverless AI Training Kurs
Serverless AI ist dann erfolgreich, wenn ein Team KI-Funktionalität wie jede andere Produktfunktion entwickeln, testen, releasen und betreiben kann. Genau darauf ist dieses Specialty-Seminar ausgelegt.
Backend für KI-Systeme Kurs: Python & Node.js Advanced Training
Dieses Advanced-Seminar ist für Entwicklerinnen und Entwickler gedacht, die bereits sicher in Python sind und KI-Funktionen als echte Backend-Services liefern wollen. Du baust ein zweischichtiges Setup: Ein FastAPI-Service in Python übernimmt Inference-nahe Logik, Validierung und Orchestrierung.
Full-Stack KI-Entwicklung Kurs: End-to-End Projekt
Dieses Advanced-Training vermittelt dir die Fähigkeiten, die zwischen einem erfolgreichen KI-Prototyp und einem produktiven KI-Feature liegen. Du setzt ein End-to-End Projekt um und trainierst dabei genau die Entscheidungen, die im Alltag Zeit und Geld sparen: Welche Metriken sind wirklich relevant?
Vektordatenbanken für KI Kurs: Architektur & Praxis
Der Kurs vermittelt Dir die Fähigkeit, Vektordatenbanken als produktionsreife Komponente einer KI-Architektur zu behandeln. Du lernst, welche Entscheidungen auf Daten- und Index-Ebene später Kosten, Latenz und Qualität bestimmen.
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MLOps & Model Deployment
Linux Administration für KI-Workloads mit GPUs Kurs
Du betreibst Linux-Systeme, auf denen Data Science, Training oder Inference laufen sollen, und willst weniger „mysteriöse“ GPU-Probleme und mehr reproduzierbare Ergebnisse? Dieses Seminar führt Dich durch die entscheidenden Bausteine eines stabilen KI-Stacks auf Linux.
GLM-5.1 Kurs: Open Source LLM produktiv nutzen
Wenn Du GLM-5 als Open Source LLM nutzen willst, brauchst Du mehr als einen Demo-Chat. In diesem Seminar baust Du die Grundlagen, um GLM-5 technisch sauber und organisatorisch verantwortbar einzusetzen.
MLOps Engineering on AWS Kurs
Dieses Seminar zeigt, wie Sie DevOps-Prinzipien gezielt auf den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen anwenden. Im Mittelpunkt stehen Automatisierung, Tools und strukturierte Prozesse, um ML-Anwendungen effizient und sicher zu operationalisieren.
Erklärbare KI Kurs: Warum entscheidet die KI so?
Erklärbarkeit wird oft erst dann eingefordert, wenn ein Modell bereits im Einsatz ist und plötzlich Fragen auftauchen: Warum wurde ein Kunde abgelehnt? Warum wird ein Ticket falsch priorisiert?
IaC mit KI Kurs: Terraform & GitOps sauber skalieren
IaC spart nur dann Zeit, wenn der Prozess rundherum stimmt. In diesem Seminar baust Du eine durchgängige Kette von der Terraform-Codebasis bis zur kontrollierten Auslieferung und zum Betrieb.
KI-Apps containerisieren mit Podman, Docker & Kubernetes Kurs
In vielen Organisationen entsteht ein Bruch zwischen Data Science und Betrieb: Modelle werden gebaut, aber der Weg in eine stabile, skalierbare Bereitstellung ist unklar. Dieses Seminar schließt diese Lücke mit einem praxisnahen Workflow für Docker und Kubernetes.
Computer Use im Einsatz Kurs: Systeme sicher steuern
Fernsteuerung ist ein mächtiges Werkzeug, solange sie kontrolliert bleibt. In diesem Seminar lernst Du, „Computer Use“ so zu gestalten, dass Support und Betrieb schneller werden, ohne dass Sicherheits- und Compliance-Anforderungen ausgehöhlt werden.
DeepSeek Kurs: Einsatz und Self-Hosting
In diesem Seminar setzt du DeepSeek 3. 2 so auf, dass es als interner Service nutzbar wird: planbar, sicher und betreibbar.
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Kurse für Einstieg in KI
MLOps Kurs Training in Air-Gapped Umgebungen
Air-Gapped Umgebungen stellen MLOps vor eine besondere Herausforderung: Du musst die Geschwindigkeit und Wiederholbarkeit von ML-Pipelines erreichen, ohne dich auf Cloud-Dienste oder spontane Online-Updates zu verlassen. In diesem Seminar erarbeitest du ein praxisnahes Setup, das Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Betrieb zusammenführt.
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Seminarberatung für deine MLOps & Deployment
Unser Kebel Team berät dich gerne kostenlos und unverbindlich für deine MLOps & Deployment. Wir unterstützen dich gerne dabei, den passenden Kurs und das optimale Lernformat für deine Weiterbildung zu finden.
Stimmen unserer Kunden zur MLOps & Deployment
Um ein wertvolles und renommiertes Gütesiegel zu tragen, hat sich unser Kebel Team für das unabhängige eKomi Bewertungsportal entschieden. Wir nutzen diese authentifizierte Software, um unsere Seminarteilnehmer:innen zu befragen, nachdem sie unsere Kurse online oder in Präsenz besucht haben. Jede freiwillig und anonym abgegebene Bewertung, egal ob positiv oder kritisch, fließt in die Bewertungsstatistik von Kebel Training ein und ist Teil der eKomi Trust Zertifikate. Natürlich sind zufriedene Kunden:innen und Ihr Feedback für uns überlebenswichtig. An dieser Stelle einen herzlichen Dank für Ihre Bewertungen.
MLOps & Deployment an 21 Standorten und Live Online
Als bundesweit tätiger und renommierter Seminaranbieter bietet dir die Kebel Training GmbH ein umfangreiches Angebot an IT-Kursen an. Unsere Kurse und Schulungen finden als Präsenzseminare in 21 Schulungszentren statt.
Lernziele und Zielgruppe
MLOps Weiterbildung und Model Deployment Schulung richten sich an Teams, die Machine-Learning-Modelle nicht nur trainieren, sondern stabil bereitstellen, versionieren und überwachen wollen. In der Praxis scheitern viele Vorhaben nicht am Modell selbst, sondern am Weg in den Betrieb. Genau hier setzt MLOps an: mit Automatisierung über Integration, Testing, Releasing, Deployment und Infrastrukturmanagement. Dazu kommen Model Registry, Freigabestufen, reproduzierbare Container, standardisierte APIs und klare Verantwortlichkeiten zwischen Data Science, ML Engineering, Plattformteam und Betrieb. Google beschreibt diese Verbindung aus Dev und Ops für ML explizit, MLflow zeigt dazu konkrete Workflows für das Registrieren und Promoten von Modellversionen.
Für Model Serving und produktive Inferenz sind Kubernetes, MLflow, MLServer und KServe zentrale Bausteine. Kubernetes Deployments ermöglichen Rolling Updates, Revisionen und Rollbacks. MLflow integriert mit Kubernetes-nativen Serving-Frameworks wie KServe und Seldon Core über MLServer. KServe baut darauf eine standardisierte Inferenzschicht für prädiktive und generative Modelle auf, inklusive InferenceGraph für mehrstufige Pipelines, Canary Rollouts, A/B-Tests, OpenAI-kompatiblen Schnittstellen für LLMs, request-basiertem Autoscaling und scale-to-zero. Wer LLM Deployment plant, stößt außerdem auf vLLM, Token Throughput, First Token Latency und GPU-Auslastung als operative Kennzahlen.
Ein belastbarer Lernpfad zu MLOps & Model Deployment umfasst deshalb mehr als Tool-Wissen. Du arbeitest an Release-Strategien, Observability, Drift Detection, Skew-Erkennung, Alerting und Governance. Vertex AI Model Monitoring beschreibt Drift und Training-Serving-Skew als zentrale Überwachungsaufgaben, OpenTelemetry liefert den vendor-neutralen Rahmen für Traces, Metriken und Logs. Für deine Weiterbildung bedeutet das: Du lernst nicht nur, Modelle online zu bringen, sondern sie kontrolliert zu betreiben, Änderungen nachvollziehbar auszurollen und Produktionsprobleme schneller zu isolieren. Wenn du den technischen Unterbau verbreitern willst, sind ergänzende Angebote auf kebel.de zu DevOps, Kubernetes, Docker, Git/GitLab und Machine Learning ein sinnvoller nächster Schritt.
FAQ
Model Deployment beschreibt die technische Bereitstellung eines Modells als Batch-Job, Service oder Endpoint. MLOps geht weiter und umfasst Automatisierung, Testing, Releasing, Monitoring, Infrastruktur und den laufenden Betrieb des gesamten ML-Systems.
Wichtig sind CI/CD und CT für ML, Model Registry, Versions- und Freigabeworkflows, Containerisierung, Kubernetes, skalierbares Serving, Rolling Updates, Canary Releases, Monitoring, Drift Detection, Rollback und Observability. Google, MLflow, Kubernetes, KServe, Vertex AI Monitoring und OpenTelemetry liefern dafür gut dokumentierte Referenzpunkte.
Ja. Selbstgehostete und gemanagte Inferenz für generative Modelle gehören heute zum operativen Alltag. KServe unterstützt prädiktive und generative Modelle, OpenAI-kompatible APIs sowie vLLM-optimiertes Serving. In Observability-Dashboards tauchen dafür Kennzahlen wie Token Throughput und First Token Latency auf.
Hilfreich sind Grundlagen in Python, Docker, Git/GitLab, CI/CD, Kubernetes und Machine Learning. Wenn dir davon noch Bausteine fehlen, passen auf kebel.de besonders DevOps, Kubernetes Grundkurs, Docker Linux Container Workshop, Git Grundlagen mit GitLab und CI/CD sowie Data Science und Machine Learning - Einführung.